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大家好，我是螞蟻金服基礎安全-數據安全團隊的劉新源。有幸能夠成為這支旨在成為亞洲第一，全球領先的安全團隊的一員，歡迎大家加入我們，和一群行業內最優秀的小伙伴們共同守護支付寶12億用戶的數據和隱私安全。 年輕無極限 就要勇敢挑戰 給大家的第一個建議，年輕就意味著無限的可能，應該勇敢去嘗試更多的挑戰。雖然目前我是一名安全人，然而，誰能想到，我的第一份工作，是一名投資經理。 作為一名準“90后”，當年互聯網行業還未興起，從美國研究生畢業后，我“順理成章”的找到了一份投資并購的工作，但看似光鮮的工作始終沒能讓我感到發自內心的喜愛。彼時，Big Data正方興未艾，可能是年輕任性，也可能是興趣所致，一年后我便辭掉了這份投資的工作，轉行了技術。之前連SQL是什么都不知道的我，捧起相關書籍竟覺得來了興致，意外拿到面試機會后，靠著兩天的自學，幸運拿到了美國前三名電視及網絡服務提供商的數據工程師職位，從數倉、ETL做起，到前端可視化，在幾個月的時間內搭建起了整個部門的數據應用鏈路，甚至還被別的團隊借調走做了一段時間的web開發。我是經濟專業出身，全是靠著興趣邊干邊學，不斷了解更多的技術棧，后來又對安全領域產生了興趣，加入了全球最大跨境匯款公司，成了一名網絡安全工程師。 直到現在，想起那段每天喝著肥宅快樂水寫代碼，學習新技能的日子，仍然覺得很開心。
If you're offered a seat on a rocket，you don't ask what seat If you're offered a seat on a rocket, you don't ask what seat. 這句話是我當時決定辭掉美國的工作回來，加入螞蟻的重要原因之一，這里也送給大家。出自前任Google CEO，Eric Schmidt。 能夠通過阿里和螞蟻校招的，一定都是非常優秀的同學。以前有名言叫做“是金子在哪里都會發光”，然而隨著互聯網時代的到來，我們也應該給這句話做個升級，“平臺和自身的努力同樣重要，甚至更加重要。” 螞蟻仍是一家快速發展迭代的創業公司。在這次疫情期間，支付寶健康碼團隊在幾天之內就上線了這款全民產品，這可怕的效率給大家留下了深刻的印象，這正是螞蟻整體文化的一個縮影。這次的疫情，同樣給我們安全團隊制造了新的挑戰。從未出現過如此大規模，多地域的遠程辦公情況，如何在保證上萬名正式員工，以及數萬名外包同學遠程辦公高可用的同時，保證網絡和數據安全水位不下降，著實是一次突然的大考。以快制慢，以勤補拙，是我們螞蟻安全人的座右銘。正常的春節假期剛過半，團隊小伙伴們就迅速“云集結”，以最快的速度根據不同業務場景制定了三個層級的安全解決方案，有同學熬了一個通宵把代理服務器搭起來了，白天支持用戶、答疑，晚上甚至凌晨還在優化代碼，監測穩定性更是我們的春節日常，遠程辦公最開始的幾天，我們幾乎都是7×24小時待命狀態。這就是螞蟻安全人的擔當與責任。
在這里唯一不變的就是變化，挑戰大，收獲更大。大家一起守住安全底線，挑戰成長極限。 關于面試這些事 畢竟這是一篇校招面經貼，最終要還是跟大家聊聊面試的經驗。由于我加入螞蟻之前一直在美國工作，所以我的經歷可能會和大家稍有不同，但相信要點是一致的： 1、充分準備，自信應對 校招同學大多還沒有實際的工作經歷，所以招聘過程可能對于本身的技術實力和邏輯能力測試更加偏重，但還是建議大家認真挖掘在校期間做過的一些研究項目或課題，盡量簡潔的說明你在中間扮演的角色和做出的成績。項目不要貪多，而要精煉，挑選自己最滿意，也最能體現自己優勢的經歷即可。 另外，在面試的過程中，一定要自信。當然，自信絕對不是自負，要相信自己的能力，但對于技術仍要保持謙遜求知的態度。另外，對于做過的事情真正熟練掌握，了然于胸，也是自信的基礎。 2、對于做過的項目、研究課題，以及鉆研過的技術要有自己的思考 在面試過程中，對于自己經歷的描述，要避免過于流水賬。要體現出自己深入的思考，技術選型的考量，課題背后真正要解決的問題，以及自己的沉淀和總結，都是更能給面試官留下良好印象的內容。 3、保持好奇心，不斷學習 安全領域的特點，是一個對抗的過程，外部攻擊千變萬化，每天都有新的0-day出現，內部的系統也一樣在快速迭代。這就需要大家表現出強烈的好奇心和自驅力，能夠應對不斷變化的挑戰。
最后，希望大家放松心態，沉著應對面試，當然阿里的面試官小哥哥小姐姐們都是非常nice的人，所以不用緊張。祝大家面試順利，拿到滿意的offer。相信只要你有能力、在進步，就會在螞蟻這個大平臺上發現自己閃光的機會。 加入我們 面向對象： 2020年11月-2021年10月期間畢業的同學 崗位類型： 1.系統安全工程師：區塊鏈安全、移動安全、IoT安全等方向 2.數據安全工程師：MPC、隱私技術、應用密碼學等方向 3. ?AI安全工程師：人臉識別安全、聯邦機器學習安全等方向 4.應用算法工程師：數據挖掘、機器學習、CV、NLP等方向 工作地點： 杭州、北京等 |
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